HI-SLAM2 的安装和配置教程
2025-05-15 19:46:50作者:凌朦慧Richard
1. 项目基础介绍
HI-SLAM2 是一个开源的视觉同步定位与地图构建(Visual Simultaneous Localization and Mapping,VSLAM)项目。它主要使用相机图像数据进行位置估计和三维地图构建。项目使用 C++ 作为主要的编程语言,同时依赖于一些常用的开源库和框架。
2. 项目使用的关键技术和框架
HI-SLAM2 使用了以下关键技术和框架:
- ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF): 作为特征点检测和描述的主要算法。
- PnP(Perspective-n-Point): 用于从图像中恢复相机的位置和旋转。
- BoW(Bag of Words): 用于特征点匹配和检索。
- g2o(graph slam for optimization): 进行位姿图优化,用于提高定位和建图的准确性。
- ROS(Robot Operating System): 作为项目的运行框架,便于集成其他模块和进行调试。
3. 项目安装和配置的准备工作及详细步骤
准备工作
在开始安装之前,请确保您的计算机满足以下要求:
- 操作系统:Ubuntu 16.04/18.04
- 编译器:CMake 3.3.2 或更高版本,GCC 4.8 或更高版本
- ROS:Kinetic Kame 或 Melodic Morenia
- 其他依赖库:Eigen3, PCL,Sophus,Opencv3, DBoW2, g2o
安装步骤
-
安装ROS
首先确保您的系统是Ubuntu 16.04/18.04。然后按照以下步骤安装ROS:
sudo sh -c 'echo "deb http://packages.ros.org/ros/ubuntu $(lsb_release -sc) main" > /etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list' sudo apt-key adv --keyserver 'hkp://keyserver.ubuntu.com:80' --recv-key C1AB517F32F8C9B6C7E0F4658E17B9B8A25FFD2 sudo apt-get update sudo apt-get install ros-kinetic-ros-core
对于不同的Ubuntu版本和ROS版本,安装命令可能有所不同。
-
安装依赖库
接下来,安装HI-SLAM2所需的依赖库:
sudo apt-get install libeigen3-dev sudo apt-get install libpcl-1.8-dev sudo apt-get install libopencv-dev sudo apt-get install libSophus-dev sudo apt-get install libboost-all-dev sudo apt-get install libceres-dev sudo apt-get install libgflags-dev sudo apt-get install libgoogle-glog-dev
-
编译和安装HI-SLAM2
克隆项目仓库并编译:
git clone https://github.com/Willyzw/HI-SLAM2.git cd HI-SLAM2 chmod +x build.sh ./build.sh
运行
build.sh
脚本会自动执行CMake配置、编译和安装过程。 -
配置环境
编译完成后,您需要将HI-SLAM2添加到ROS工作空间:
source ~/catkin_ws/devel/setup.bash
请确保将
~/catkin_ws
替换为您实际的ROS工作空间路径。
完成以上步骤后,您应该已经成功安装了HI-SLAM2,并可以开始进行进一步的配置和测试了。
登录后查看全文
热门项目推荐
GLM-4.6
GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】Jinja00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0118AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile011
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起

deepin linux kernel
C
23
6

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
225
2.27 K

暂无简介
Dart
526
116

React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
211
287

Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1

openvela 操作系统专为 AIoT 领域量身定制。服务框架:主要包含蓝牙、电话、图形、多媒体、应用框架、安全、系统服务框架。
CMake
795
12

🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
986
583

Ascend Extension for PyTorch
Python
67
97

本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
566
94

GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】
Jinja
43
0